Aplicación de redes neuronales artificiales para la valorización de los departamentos habitacionales de la ciudad de Lima en 2020

Descripción del Articulo

La determinación del valor de departamentos habitacionales en la ciudad de Lima presenta muchas dificultades debido a los métodos de tasación que son costosos, requieren mucho tiempo y se caracterizan por su inflexibilidad, esto requiere metodologías actuales que simplifiquen sustancialmente el prob...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Chávez Barturén, Daniel Armando
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Señor de Sipan
Repositorio:USS-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/9396
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12802/9396
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Bienes Raíces
Optimización Bayesiana
Perceptrón Multicapa
Redes Neuronales Artificiales
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
id USSS_ce25e4028973a80079de6aec3eb90d10
oai_identifier_str oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/9396
network_acronym_str USSS
network_name_str USS-Institucional
repository_id_str 4829
dc.title.es_PE.fl_str_mv Aplicación de redes neuronales artificiales para la valorización de los departamentos habitacionales de la ciudad de Lima en 2020
title Aplicación de redes neuronales artificiales para la valorización de los departamentos habitacionales de la ciudad de Lima en 2020
spellingShingle Aplicación de redes neuronales artificiales para la valorización de los departamentos habitacionales de la ciudad de Lima en 2020
Chávez Barturén, Daniel Armando
Bienes Raíces
Optimización Bayesiana
Perceptrón Multicapa
Redes Neuronales Artificiales
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
title_short Aplicación de redes neuronales artificiales para la valorización de los departamentos habitacionales de la ciudad de Lima en 2020
title_full Aplicación de redes neuronales artificiales para la valorización de los departamentos habitacionales de la ciudad de Lima en 2020
title_fullStr Aplicación de redes neuronales artificiales para la valorización de los departamentos habitacionales de la ciudad de Lima en 2020
title_full_unstemmed Aplicación de redes neuronales artificiales para la valorización de los departamentos habitacionales de la ciudad de Lima en 2020
title_sort Aplicación de redes neuronales artificiales para la valorización de los departamentos habitacionales de la ciudad de Lima en 2020
author Chávez Barturén, Daniel Armando
author_facet Chávez Barturén, Daniel Armando
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Muñoz Pérez, Sócrates Pedro
dc.contributor.author.fl_str_mv Chávez Barturén, Daniel Armando
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Bienes Raíces
Optimización Bayesiana
Perceptrón Multicapa
Redes Neuronales Artificiales
topic Bienes Raíces
Optimización Bayesiana
Perceptrón Multicapa
Redes Neuronales Artificiales
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
description La determinación del valor de departamentos habitacionales en la ciudad de Lima presenta muchas dificultades debido a los métodos de tasación que son costosos, requieren mucho tiempo y se caracterizan por su inflexibilidad, esto requiere metodologías actuales que simplifiquen sustancialmente el problema. Desde un punto de vista técnico, la aplicación de Redes Neuronales Artificiales podría ser una fuente objetiva para avaluar departamentos habitacionales, el tener valores más cercanos a las condiciones de mercado, aumentará la seguridad en la toma de decisiones en diferentes escenarios. Para la obtención de la base de datos de trabajo se recurre a los datos disgregados de ventas de departamentos en Lima, brindados por el Banco Central de Reserva del Perú. Esta base de datos fue purificada y procesada para el desarrollo del modelo de Redes Neuronales Artificiales con la optimización bayesiana. A pesar de llegar a tener un modelo con resultados satisfactorios se optó por mejorar dicho modelo aumentando el número de epochs y neuronales en las capas ocultas, obteniendo el mejor modelo como producto final.
publishDate 2022
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2022-04-22T15:33:42Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2022-04-22T15:33:42Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2022
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12802/9396
url https://hdl.handle.net/20.500.12802/9396
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.*.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
dc.format.es_PE.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Señor de Sipán
dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv PE
dc.source.es_PE.fl_str_mv Repositorio Institucional - USS
dc.source.none.fl_str_mv reponame:USS-Institucional
instname:Universidad Señor de Sipan
instacron:USS
instname_str Universidad Señor de Sipan
instacron_str USS
institution USS
reponame_str USS-Institucional
collection USS-Institucional
dc.source.uri.es_PE.fl_str_mv Repositorio Institucional USS
bitstream.url.fl_str_mv http://repositorio.uss.edu.pe//bitstream/20.500.12802/9396/1/Ch%c3%a1vez%20Bartur%c3%a9n%20Daniel%20Armando.pdf
http://repositorio.uss.edu.pe//bitstream/20.500.12802/9396/2/license_rdf
http://repositorio.uss.edu.pe//bitstream/20.500.12802/9396/3/license.txt
http://repositorio.uss.edu.pe//bitstream/20.500.12802/9396/4/Ch%c3%a1vez%20Bartur%c3%a9n%20Daniel%20Armando.pdf.txt
http://repositorio.uss.edu.pe//bitstream/20.500.12802/9396/5/Ch%c3%a1vez%20Bartur%c3%a9n%20Daniel%20Armando.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 1055f7ccabcab53f2e510de93dea1927
3655808e5dd46167956d6870b0f43800
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
6e4cc8b3d2a6cdc6b3ec3143d729305a
0c4009e893b786947170887af1920fa1
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional de la Universidad Señor de Sipán
repository.mail.fl_str_mv repositorio@uss.edu.pe
_version_ 1844901874781650944
spelling Muñoz Pérez, Sócrates PedroChávez Barturén, Daniel Armando2022-04-22T15:33:42Z2022-04-22T15:33:42Z2022https://hdl.handle.net/20.500.12802/9396La determinación del valor de departamentos habitacionales en la ciudad de Lima presenta muchas dificultades debido a los métodos de tasación que son costosos, requieren mucho tiempo y se caracterizan por su inflexibilidad, esto requiere metodologías actuales que simplifiquen sustancialmente el problema. Desde un punto de vista técnico, la aplicación de Redes Neuronales Artificiales podría ser una fuente objetiva para avaluar departamentos habitacionales, el tener valores más cercanos a las condiciones de mercado, aumentará la seguridad en la toma de decisiones en diferentes escenarios. Para la obtención de la base de datos de trabajo se recurre a los datos disgregados de ventas de departamentos en Lima, brindados por el Banco Central de Reserva del Perú. Esta base de datos fue purificada y procesada para el desarrollo del modelo de Redes Neuronales Artificiales con la optimización bayesiana. A pesar de llegar a tener un modelo con resultados satisfactorios se optó por mejorar dicho modelo aumentando el número de epochs y neuronales en las capas ocultas, obteniendo el mejor modelo como producto final.TesisInfraestructura, Tecnología y Medio Ambienteapplication/pdfspaUniversidad Señor de SipánPEinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perúhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/Repositorio Institucional - USSRepositorio Institucional USSreponame:USS-Institucionalinstname:Universidad Señor de Sipaninstacron:USSBienes RaícesOptimización BayesianaPerceptrón MulticapaRedes Neuronales Artificialeshttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01Aplicación de redes neuronales artificiales para la valorización de los departamentos habitacionales de la ciudad de Lima en 2020info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUUniversidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y UrbanismoIngeniero CivilIngeniería Civil42107300https://orcid.org/0000-0003-3182-873572449200732016Marín Bardales, Noé HumbertoVillegas Granados, Luis MarianoIdrogo Pérez, César Antoniohttp://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALChávez Barturén Daniel Armando.pdfChávez Barturén Daniel Armando.pdfapplication/pdf2226974http://repositorio.uss.edu.pe//bitstream/20.500.12802/9396/1/Ch%c3%a1vez%20Bartur%c3%a9n%20Daniel%20Armando.pdf1055f7ccabcab53f2e510de93dea1927MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811http://repositorio.uss.edu.pe//bitstream/20.500.12802/9396/2/license_rdf3655808e5dd46167956d6870b0f43800MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.uss.edu.pe//bitstream/20.500.12802/9396/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53TEXTChávez Barturén Daniel Armando.pdf.txtChávez Barturén Daniel Armando.pdf.txtExtracted texttext/plain138086http://repositorio.uss.edu.pe//bitstream/20.500.12802/9396/4/Ch%c3%a1vez%20Bartur%c3%a9n%20Daniel%20Armando.pdf.txt6e4cc8b3d2a6cdc6b3ec3143d729305aMD54THUMBNAILChávez Barturén Daniel Armando.pdf.jpgChávez Barturén Daniel Armando.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg9174http://repositorio.uss.edu.pe//bitstream/20.500.12802/9396/5/Ch%c3%a1vez%20Bartur%c3%a9n%20Daniel%20Armando.pdf.jpg0c4009e893b786947170887af1920fa1MD5520.500.12802/9396oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/93962022-04-23 03:03:34.744Repositorio Institucional de la Universidad Señor de Sipánrepositorio@uss.edu.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
score 13.4165325
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).